La pneumonie nosocomiale est l'infection la plus fréquente et la plus grave rencontrée en réanimation, notamment chez les patients sous ventilation mécanique invasive. L'objectif de ces travaux de thèse est d'élaborer des outils d'optimisation de la prévention des Pneumonies nosocomiales Acquises sous Ventilation Mécanique (PAVM) en utilisant les informations de la base de donnée OUCOMEREA. Ainsi, un score de PAVM a été construit à partir d'une régression logistique hiérarchique mixte à effet aléatoire permettant de comparer les structures de soin. Le modèle de régression logistique présentant quelques insuffisances, nos travaux ont été orientés vers les modèles multi-états. En particulier, nous avons étudié le modèle Progressive Disability à partir duquel la mortalité attribuable à la PAVM a été évaluée efficacement et les groupes de patients ayant une mortalité imputable très élevée ont été identifié. Ce modèle a été simplifié en modèle Disability. Par la suite, les covariables sont incluses via l'estimateur de Breslow et la mortalité imputable est ré-estimée. A partir du modèle Disability, une prédiction globale et individualisée de la PAVM dans les trois jours qui suivent l'instant d'observation est construite. La performance de la prédiction est évaluée par une fonction de perte pondérée par la fréquence des évènements au cours du temps.

Contexte : Les infections causées par les entérobactéries productrices de béta-lactamases à spectre étendu (EBLSE) constituent un problème de prise en charge majeur en milieu hospitalier dans le monde. Si la situation des EBLSE est de plus en plus décrite en Afrique, son ampleur reste peu documentée au Sénégal. L’objectif de cette thèse était de décrire l’épidémiologie des EBLSE et d’évaluer leur impact médico-économique en milieu hospitalier au Sénégal. Méthodes : Deux études épidémiologiques descriptives et analytiques de type cas-témoins (avec une variante cas vs cas) nichées dans la cohorte des patients hospitalisés ayant eu une EBLSE isolée des prélèvements diagnostiques ont été menées. L’une des études portait sur toutes les infections causées par une entérobactérie parmi les patients admis dans les 2 hôpitaux et l’autre portait plus spécifiquement sur les bactériémies parmi les enfants hospitalisés dans l’hôpital pédiatrique. Les cas étaient des patients avec une infection à EBLSE (EBLSE+) et des patients avec une infection à entérobactérie non BLSE (EBLSE-). Les témoins étaient des patients non infectés. Des analyses de régressions multivariées ont été réalisées pour identifier les facteurs de risque d’acquisition d’une infection à EBLSE et les facteurs de décès dans les 2 populations d’études. Par ailleurs, un modèle multi-états et une analyse économique de type « cost-of-illness » ont été menés pour estimer l’allongement de la durée de séjour attribuable aux EBLSE et le surcoût associé. Résultats : Le taux d’incidence des infections à EBLSE était de 3 cas/1 000 journées d’hospitalisation (JH) et de 1,5 cas/1000 JH pour les bactériémies en milieu pédiatrique. La présence de cathéters veineux centraux et urinaires ainsi que d’une ventilation mécanique étaient les facteurs de risque d’acquisition d’une infection à EBLSE. De plus, les nouveau-nés étaient identifiés comme un groupe de patients à risque. La production de BLSE était un facteur de risque de décès et était associée à une augmentation de la durée de séjour (+4jours) et du coût hospitalier (+100€). Conclusion : Les infections à EBLSE sont fréquentes en milieu hospitalier et ont un impact médico-économique considérable. La maîtrise de la dissémination des EBLSE, à travers la promotion des précautions standard d’hygiène et la bonne gestion des excréta est cruciale surtout en pédiatrie. Nos résultats suggèrent aussi de promouvoir le bon usage des antibiotiques, indispensable pour préserver l’efficacité des antibiotiques, en particuliers des carbapénèmes, dans les infections hospitalières. / Infections caused by Enterobacteriaceae producing extended-spectrum beta-lactamase (ESBL-E) are of major concern in clinical practice worldwide because of limited therapeutic options effective to treat them. Studies from Africa showed that ESBL are frequent in the continent, however the impact of these multidrug resistant infections is yet to be adequately determined. The aim of this thesis was to describe the epidemiological situation of ESBL-E in Senegal and to assess their clinical and economic impact. Methods : Two retrospective studies were carried out in inpatients from whom an Enterobacteriaceae strain was isolated from diagnostic samples drawn during a 6-month period (Study 1) and from blood cultures drawn within a 2-year period among pediatric patients (Study 2). Case-case-control studies were carried out to identify risk factors to acquire an ESBL-E infection. Patients infected by an ESBL-producing Enterobacteriaceae were defined as cases 1, those infected by an Enterobacteriaceae non-producer of ESBL were cases 2 and patients not infected by any bacterial strain were controls. Multivariable analyses using a stepwise logistic regression were performed to identify risk factors to acquire an ESBL-E infection and risk factors for death. Retrospective cohort analyses were performed to assess the prolonged length of stay attributable to ESBL production using a multistate model. Besides, a cost-of-illness analysis was performed to estimate the additional cost attributable to the prolonged length of stay. Results : Incidence rate of ESBL-infections was 3/1,000 patient-days (PD) and 1.5 cases/1,000 PD for bloodstream infections in children. Risk factors to acquire an ESBL infection were the presence of urinary catheter, central venous catheter and mechanical ventilation. Newborns were also identified as a patient- at risk to acquire an ESBL-E infection. ESBL production was identified as an independent risk factor for death. Besides, ESBL production was associated with an increased LOS (+4days) and cost (€100). Conclusion : Our findings show an important clinical and economic impact of ESBL infections in Senegal. Control of ESBL-E spread is an emergency especially in pediatric populations and can be achieved by the promotion of hand hygiene and proper management of excreta. Results also emphasize the need to revise current antibiotic prescriptions guidelines and to implement an antibiotic stewardship program to preserve the effectiveness of our last-resort antibiotic drugs.

Dans l'étude du vieillissement cérébral, le suivi des personnes âgées est soumis à une forte sélection avec un risque de décès associé à de faibles performances cognitives. La modélisation de l'histoire naturelle du vieillissement cognitif est complexe du fait de données longitudinales et données de survie incomplètes. Par ailleurs, un déclin accru des performances cognitives est souvent observé avant le diagnostic de démence sénile, mais le début de cette accélération n'est pas facile à identifier. Les profils d'évolution peuvent être variés et associés à des risques différents de survenue d'un événement; cette hétérogénéité des déclins cognitifs de la population des personnes âgées doit être prise en compte. Ce travail a pour objectif d'étudier des modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes afin de décrire l'évolution cognitive chez les personnes âgées. L'utilisation d'approches à variables latentes a permis de tenir compte de ces phénomènes sous-jacents au vieillissement cognitif que sont l'hétérogénéité et l'accélération du déclin. Au cours d'un premier travail, nous comparons deux approches pour tenir compte des données manquantes dans l'étude d'un processus longitudinal. Dans un second travail, nous proposons un modèle conjoint à état latent pour modéliser simultanément l'évolution cognitive et son accélération pré-démentielle, le risque de démence et le risque de décès. / In cognitive ageing study, older people are highly selected by a risk of death associated with poor cognitive performances. Modeling the natural history of cognitive decline is difficult in presence of incomplete longitudinal and survival data. Moreover, the non observed cognitive decline acceleration beginning before the dementia diagnosis is difficult to evaluate. Cognitive decline is highly heterogeneous, e.g. there are various patterns associated with different risks of survival event. The objective is to study joint models for incomplete longitudinal and survival data to describe the cognitive evolution in older people. Latent variable approaches were used to take into account the non-observed mechanisms, e.g. heterogeneity and decline acceleration. First, we compared two approaches to consider missing data in longitudinal data analysis. Second, we propose a joint model with a latent state to model cognitive evolution and its pre-dementia acceleration, dementia risk and death risk.

La mise en place de Solvabilité II conduit les actuaires à s'interroger sur la bonne adéquation entre modèles et données. Aussi, cette thèse a pour objectif d'étudier plusieurs approches statistiques, souvent méconnues des praticiens, permettant l'utilisation de méthodes multi états pour modéliser et gérer les risques individuels en assurance. Le Chapitre 1 présente le contexte général de cette thèse et permet de faire positionner ses principales contributions. Nous abordons les concepts de base liés à l'utilisation de modèles multi-états en assurance et décrivons les techniques d'inférence classiques adaptées aux données rencontrées, qu'ils soient markoviens ou non-markoviens. Pour finir, nous présentons comment il est possible d'utiliser ces modèles pour la gestion des risques de crédit. Le Chapitre 2 se concentre sur l'utilisation de méthodes d'inférence non-paramétriques pour la construction de lois d'incidence en assurance dépendance. Puisque plusieurs causes d'entrée sont susceptibles d'intervenir et d'intéresser les actuaires, nous nous concentrons sur une méthode utilisée pour l'estimation de modèles multi-états markoviens en temps continu. Nous comparons, dans un second temps, ces estimateurs à ceux utilisés classiquement par les praticiens tires de l'analyse de survie. Cette seconde approche peut comporter des biais non négligeables car ne permettant pas d'appréhender correctement l'interaction possible entre les causes. En particulier, elle comprend une hypothèse d'indépendance ne pouvant être testée dans le cadre de modèles à risques concurrents. Notre approche consiste alors à mesurer l'erreur commise par les praticiens lors de la construction de lois d'incidence. Une application numérique est alors considérée sur la base des données d'un assureur dépendance / With the implementation of the Solvency II framework, actuaries should examine the good adequacy between models and data. This thesis aims to study several statistical approaches, often ignored by practitioners, enabling the use of multi-state methods to model and manage individual risks in insurance. Chapter 1 presents the general context of this thesis and positions its main contributions. The basic tools to use multi-state models in insurance are introduced and classical inference techniques, adapted to insurance data with and without the Markov assumption, are presented. Finally, a development of these models for credit risk is outlined. Chapter 2 focuses on using nonparametric inference methods to build incidence tables for long term care insurance contracts. Since there are several entry-causes in disability states which are useful for actuaries, an inference method for competing risks data, seen as a Markov multi-state model in continuous time, is used. In a second step, I compare these estimators to those conventionally used by practitioners, based on survival analysis methods. This second approach may involve significant bias because the interaction between entry-causes cannot be appropriately captured. In particular, these approaches assume that latent failure times are independent, while this hypothesis cannot be tested for competing risks data. Our approach allows to measure the error done by practitioners when they build incidence tables. Finally, a numerical application is considered on a long term care insurance dataset

Afin de mieux connaitre puis d'optimiser les trajectoires suivies par les patients arrivés au stade terminal de leur insuffisance rénale chronique, il a été nécessaire de mettre au point des outils permettant de modéliser ces trajectoires complexes. Les différentes modalités de traitement n'ont pas été comparées une à une mais une approche globale a été privilégiée tenant compte d'une vision intégrée où les modalités de traitement sont considérées comme complémentaires et non concurrentielles. Ce travail de modélisation a utilisé des modèles à compartiments avec prise en compte de risque concurrents et un modèle de mélange pour données de survie avec fraction non à risque. Les paramètres des modèles ont été estimés à partir des données du registre du Réseau Épidémiologie et Information en Néphrologie (REIN). L'outil de prédiction développé a également pu être alimenté par les données de remboursement de l'assurance maladie (SNIIRAM) sur l'année 2009. Cette première version de l'outil a permis d'évaluer les conséquences en termes d'espérance de vie restreinte à 15 ans et de coût moyen par mois de différentes stratégies simulées de prise en charge des patients en IRCT dans le cadre d'une analyse médico-économique, en partenariat avec la Haute Autorité de Santé. L'objectif final de ce travail sera de proposer des outils d'aide à la décision reposant sur des stratégies de prise en charge les mieux adaptées aux besoins des patients. A terme, les outils développés lors de ce travail pourraient également servir de base à une plateforme de simulation afin d'accompagner les décideurs publics lors de la réflexion sur les schémas d'organisation sanitaire / In order to better understand and then optimize the trajectories followed by end-stage renal disease patients, it was necessary to develop tools to model these complex trajectories. The different treatment modalities were not compared but a comprehensive approach was preferred taking into account an integrated vision where treatment modalities are considered complementary and non-competitive. We used compartments models which took into account competitive risk and a mixture model for survival with fraction not at risk. The model parameters were estimated from the data from the Renal Epidemiology and Information Network registry. Reimbursement data from the national health insurance (SNIIRAM) were also used. The prediction tool developed was used to evaluate the consequences in terms of expected 15- years restricted lifetime and average cost per month for different strategies in a medicoeconomic analysis, in partnership with the Haute Autorité de Santé. The final aim of this work is to offer decision support tools based on strategies best adapted to patients’ needs. The tools developed in this work could also serve as a basis for a simulation platform to accompany public decision-makers in their reflection on health organization